摘要
本发明提供了一种基于深度视觉识别的摘钩机器人控制方法及系统,涉及图像处理技术领域,包括获取第一信息和第二信息,所述第一信息包括待摘钩设备的图像数据信息和位置数据信息,所述第二信息包括摘钩机器人的位置数据信息;基于第一信息和第二信息进行三维模型的构建和特征提取,得到待摘钩设备的三维模型和特征信息。在此基础上,基于这些信息构建多个运行路线和摘钩方案,并利用神经网络进行优化选择,最终得到最优的运行路线和摘钩方案。这种方法通过多层次的数据处理和优化,确保了摘钩操作的高精度和高效率。
技术关键词
机器人控制方法
三维模型
关键点
粒子群优化算法
神经网络模型
图像
轮廓边缘
特征提取模块
处理单元
时间段
机械钩爪
梯度下降算法
数据
视觉
标记
机械臂
位置特征信息
机器人控制系统
系统为您推荐了相关专利信息
功率逆变器
全桥逆变电路
神经网络模型
PID控制器
BP神经网络
燃料电池电堆
预测误差
剩余寿命预测
GRU神经网络
BP神经网络模型
监督学习模型
高级持续性威胁
特征提取模块
阶段
样本
重建骨缺损
导板
DICOM数据
三维模型
骨缺损重建
机器人控制设备
参数
机器人控制方法
机器人控制装置
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